Екстремна персонализација вођена вештачком интелигенцијом (ВИ) радикално редефинише корисничко искуство у малопродаји. Примене ове нове технолошке границе у електронској трговини трансформишу не само начин на који компаније комуницирају са својим потрошачима, већ и начин на који послују интерно. Ова револуција иде далеко даље од основних препорука производа или сегментираних кампања; реч је о стварању јединствених путовања, прилагођених у реалном времену потребама, понашању, па чак и емоцијама купаца.
Вештачка интелигенција делује као катализатор, интегришући хетерогене податке – од историје куповине и образаца прегледања до интеракција на друштвеним мрежама и метрика ангажовања – како би се изградили хипер-детаљни профили. Ови профили омогућавају компанијама да предвиде жеље, реше проблеме пре него што се појаве и понуде решења толико специфична да често делују као да су прилагођена сваком појединцу.
У сржи ове трансформације је способност вештачке интелигенције да обрађује огромне количине података импресивним брзинама. Системи машинског учења анализирају обрасце куповине, идентификују корелације између производа и предвиђају трендове потрошача – са тачношћу која превазилази традиционалне методе.
На пример, алгоритми за предвиђање потражње не узимају у обзир само историјске променљиве, као што је сезонскост, већ укључују и податке у реалном времену, као што су временске промене, локални догађаји или чак разговори на друштвеним мрежама. Ово омогућава трговцима на мало да динамички прилагођавају залихе, смањујући залихе – проблем који кошта милијарде годишње – и минимизирајући вишак залиха, што доводи до присилних попуста и нижих маржи.
Компаније попут Амазона подижу ову ефикасност на виши ниво интеграцијом физичких и виртуелних залиха, коришћењем сензорских система у складиштима за праћење производа у реалном времену и алгоритама који преусмеравају поруџбине у дистрибутивне центре ближе купцу, убрзавајући испоруку и смањујући трошкове логистике.
Екстремна прилагођавања: Mercado Libre и Amazon
Екстремна персонализација је такође очигледна у креирању интелигентних дигиталних излога. Платформе попут Mercado Libre и Amazon користе неуронске мреже за креирање јединствених распореда страница за сваког корисника. Ови системи узимају у обзир не само шта је купац купио у прошлости, већ и како се креће по сајту: време проведено у одређеним категоријама, производе додате и напуштене у корпи, па чак и како се креће по страници.
Ако корисник покаже интересовање за одрживе производе, на пример, вештачка интелигенција може дати приоритет еколошки прихватљивим артиклима у свим својим интеракцијама, од реклама до персонализованих имејлова. Овај приступ је појачан интеграцијом са CRM системима, који агрегирају демографске податке и информације о корисничкој служби, стварајући профил од 360 степени. Банке, као што је Nubank, примењују сличне принципе: алгоритми анализирају трансакције како би открили неуобичајене обрасце потрошње – потенцијалне преваре – и истовремено предлажу финансијске производе, као што су кредити или инвестиције, усклађене са профилом ризика и циљевима клијента.
Логистика је још једна област у којој вештачка интелигенција редефинише малопродају. Интелигентни системи рутирања, засновани на учењу са појачањем, оптимизују руте испоруке узимајући у обзир саобраћај, временске услове, па чак и временске преференције купаца. Компаније попут UPS-а већ годишње штеде милионе долара захваљујући овим технологијама.
Штавише, IoT (Интернет ствари) сензори на физичким полицама детектују када је производа мало, аутоматски покрећући обнављање залиха или предлажући алтернативе купцима у онлајн продавницама. Ова интеграција између физичких и дигиталних продавница је фундаментална у омниканалним моделима, где вештачка интелигенција осигурава да купац који прегледа производ у апликацији може да га пронађе доступног у најближој продавници или да га прими кући истог дана.
Управљање преварама је мање очигледан, али подједнако важан пример како вештачка интелигенција подржава персонализацију. Платформе за електронску трговину анализирају хиљаде варијабли по трансакцији – од брзине куцања картице до коришћеног уређаја – како би идентификовале сумњиво понашање.
На пример, Mercado Libre користи моделе који континуирано уче из неуспешних покушаја преваре, прилагођавајући се новим криминалним тактикама за само неколико минута. Ова заштита не само да штити компанију већ и побољшава корисничко искуство, јер купци не морају да се суочавају са прекидима или бирократским процесима како би потврдили легитимне куповине.
Међутим, није све баш као руже.
Међутим, екстремна персонализација такође покреће етичка и оперативна питања. Употреба осетљивих података, као што су локација у реалном времену или здравствена историја (на пример, у случају фармацеутске малопродаје), захтева транспарентност и експлицитну сагласност. Прописи попут LGPD-а у Бразилу и GDPR-а у Европи приморавају компаније да уравнотеже иновације са приватношћу (иако многи покушавају да пронађу „заобилазна решења“). Штавише, постоји ризик од...
„Прекомерна персонализација“, где вишак специфичних препорука може парадоксално смањити откривање нових производа, ограничавајући изложеност купца артиклима ван њиховог алгоритамског мехура. Водеће компаније заобилазе ово увођењем елемената контролисане случајности у своје алгоритме, симулирајући случајност физичке продавнице или начин на који листа песама на Спотифају.
Гледајући у будућност, граница екстремне персонализације укључује технологије попут проширене стварности (AR) за виртуелно испробавање производа – замислите дигитално испробавање одеће са аватаром који реплицира ваше тачне мере – или вештачке интелигенције (AI) асистенте који преговарају о ценама у реалном времену на основу индивидуалне потражње и спремности за плаћање. edge computing-а ће омогућити обраду података директно на уређајима попут паметних телефона или паметних каса, смањујући латенцију и повећавајући брзину одзива. Штавише, генеративна вештачка интелигенција се већ користи за креирање описа производа, маркетиншких кампања, одговора на повратне информације , па чак и персонализованог паковања, скалирајући прилагођавање на раније непрактичне нивое.
Дакле, екстремна персонализација није луксуз, већ нужност на тржишту где купци очекују да буду схваћени као јединствене особе и где је конкуренција глобална и апсолутно немилосрдна. Вештачка интелигенција, комбинујући оперативну ефикасност и аналитичку дубину, омогућава малопродаји да превазиђе комерцијалну трансакцију и постане континуирани и адаптивни, јединствени однос. Од предвиђања потражње до испоруке на врата купца, свака карика у ланцу је оснажена алгоритмима који уче, предвиђају и персонализују.
Изазов је сада осигурати да ова револуција буде инклузивна, етичка и пре свега хумана – на крају крајева, чак и најнапреднија технологија треба да служи зближавању људи, а не отуђивању.
